Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в сензорите на автономните превозни средства
- Общ преглед на архитектурата на автономното превозно средство
- Ролята на сензорите в технологията за самоуправление
- Предизвикателства и ограничения на базираното на сензори възприятие
LiDAR сензори в автономните превозни средства
- Как работи LiDAR: принципи и приложения
- Обработка на LiDAR данни и 3D картографиране
- Силни страни и ограничения на LiDAR в системите за самоуправление
Радарни и ултразвукови сензори
- Радар за откриване на обекти и избягване на сблъсък
- Интерпретиране на радарни сигнали и Доплерови ефекти
- Ултразвукови сензори за навигация при ниска скорост
Камери и системи за компютърно зрение
- Видове камери, използвани в автономните превозни средства
- Техники за обработка на изображения за разпознаване на обекти
- Приложения на дълбокото обучение във визуалното възприятие
Сензорно сливане и интеграция на данни
- Въведение в техниките за сензорно сливане
- Комбиниране на LiDAR, радарни и камерни данни за по-добра точност
- Филтриране на Калман и подходи с дълбоко обучение за сензорно сливане
Обработка в реално време и автономно вземане на решения
- Латентност и ограничения в реално време при автономното възприятие
- Обработка на сензорни данни за навигация и избягване на препятствия
- Казуси: Tesla, Waymo и други водещи компании в индустрията
Тестване и калибриране на сензори за автономни превозни средства
- Методи за калибриране на сензори и корекция на грешки
- Тестване на производителността на сензорите в различни среди
- Оптимизиране на разположението на сензорите за подобрено възприятие на превозното средство
Бъдещи тенденции в сензорното засичане при автономните превозни средства
- Нововъзникващи сензорни технологии в самоуправляващите се автомобили
- Напредък, движен от ИИ, в анализа на сензорни данни
- Бъдещето на системите за възприятие на напълно автономни превозни средства
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на автомобилни системи и електроника
- Опит с езици за програмиране като Python или MATLAB
- Основни познания по управляващи системи и обработка на сигнали
Аудитория
- Инженери, работещи по разработката на автономни превозни средства
- Автомобилни специалисти, интересуващи се от сензорна интеграция
- IoT експерти, изследващи сензорни приложения в интелигентната мобилност
21 Часа